在具身智能領域，又一家備受矚目的初創企業“具腦磐石”浮出水面。這家成立不足一年的公司，憑借獨特的技術路徑和強大的創始團隊，迅速吸引了資本的目光，完成了新一輪億元級融資。盡管具體融資金額和投資方陣容未詳細披露，但據悉此次融資由具備深厚類腦與具身產業背景的頂尖產業資本領投，老股東及多家頂尖基金復投和跟投。

圖靈獎得主、深度學習三巨頭之一、meta 前首席 AI 科學家楊立昆（Yann LeCun）同樣認為世界模型是下一代 AI 的真正路徑。他離開 meta 創立了 AMI Labs，提出 JEPA 聯合嵌入預測架構，聚焦推理、規劃與真實世界建模。國內具身智能公司銀河通用也聯合英偉達、清華、北大發布 LDA-1B 模型，明確走向世界模型路線。而具腦磐石從成立之初就押注這一方向，致力于構建面向真實物理世界的認知世界模型。

具腦磐石認為，具身智能正從“動作智能”邁向“認知智能”。下一階段的核心是讓機器人具備類人的小樣本抽象概念學習、多維環境感知、長期記憶和主動推理能力，能在真實世界中跨場景穩定行動。與基于深度學習的具身智能技術路線不同，具腦磐石借鑒人腦認知神經機制，對具身智能 VLA 進行算法架構改造，引入人腦特有的抽象概念學習、選擇性注意力等算法，減少對數據和算力的依賴，提升泛化性。其提出的認知世界模型與 Yann LeCun 的 JEPA 路線相關聯，JEPA 讓 AI 在抽象表征空間中學習狀態演化、推理未來趨勢，更接近人類大腦認知真實世界的底層規律。但機器人需要進入真實物理世界，具腦磐石的認知世界模型更像是一個面向具身落地的 JEPA，賦予機器人理解物理規律、預測事物演變、在不確定性中進行決策的能力。

在眾多具身智能公司涉足硬件本體研發的背景下，具腦磐石堅持“只做腦，不做本體”的聚焦策略。創始人朱森華解釋，每個團隊都有核心基因，軟硬件一體雖能打造封閉優化體驗，但易導致精力分散。當前行業因技術限制，普遍陷入“特定本體 + 特定技能大腦”的強綁定交付模式，這不是最終形態。具腦磐石的長期目標是攻克具身大腦“一腦多機”“一腦多形”的能力上限，讓同一套智能系統適配不同形態、不同品牌的機器人本體，實現真正的解耦與泛化遷移。

具腦磐石的技術構思并非停留在學術層面，已開始商業化落地。目前，它與國內汽車零部件領域的龍頭上市公司紐泰格以及另一家智能制造上市公司達成合作。根據與紐泰格的戰略合作協議，未來三年內，紐泰格將向具腦磐石采購不少于 1000 臺具身機器人產品。

資本愿意投資成立僅半年多的具腦磐石，除了世界模型這一技術路線被驗證為未來具身智能落地的更優路徑外，其強大的創始團隊配置也是重要因素。創始人朱森華曾是“華為具身大腦一號位”，在華為擔任過華為云 AI 算法創新 Lab 主任，主導和參與了 AI 腦科學云平臺、盤古具身大模型、全球具身智能產業創新中心等系統性工程，還是華為云智能機器人業務的開創者以及“華為天才少年”的面試官之一。他在華為的六年里，從零到一構建了華為云的腦與類腦 AI 云平臺、華為云智能機器人業務，孵化了華為云的首個具身大模型，兼具技術探索與商業落地能力。2025 年 10 月，朱森華從華為離職后創立了具腦磐石。

朱森華學術背景跨越計算機科學與認知神經科學，本科與碩士深耕 AI 方向，博士階段赴賓夕法尼亞大學攻讀認知神經科學，博士后在中科院腦與認知科學國家重點實驗室完成。這種橫跨腦科學、AI 算法、機器人工程與產品管理的復合經驗，是其踐行“類腦智能”技術路線的有力支撐。聯合創始人劉晉宇則補上了產品化和全球商業化能力，他作為前極智嘉智能叉車 & 極智鏈產品事業部總經理，長期深耕 AI 與機器人領域的技術產品化及產品商業化，主導負責多個產品事業部從 0 到 1 孵化與全球商業化落地，在工業與商用場景積累了豐富經驗。公司還有多位技術、供應鏈、運營合伙人來自清華、北大、復旦、中科院等科研院所，并曾在華為、聯想、曠視、極智嘉等公司參與 AI 算法、機器人系統、供應鏈及全球商業化落地，均具備 10 年以上的 AI + 機器人研發交付經驗，已覆蓋前沿研究、模型研發到系統工程落地的完整閉環。

朱森華認為，從產業化落地的角度看，整個具身智能產業才剛剛開始。具腦磐石雖然入局時間不算早，但技術積累、團隊組建、市場認知與商業化路徑思考已同步成熟。其資本運作步伐迅猛，成立僅兩個月就拿下數千萬元種子輪融資，三個月后又完成新一輪億元級融資。當世界模型方向被越來越多的大佬和企業證明正確后，一支能支撐研發、產業落地并跑通商業化的團隊被資本青睞也就不足為奇，具腦磐石這匹黑馬已在具身賽道嶄露頭角。